Языковая политика
Общие обсуждения => Компьютеры и интернет => Topic started by: Euskaldun on 31 May 2023, 19:23:31
-
мне сегодня намекнули, что если я хочу серьезно идти по карьерной лестнице мне нужен Swift, C++ и Objective-С (?). С чего начать, за что хвататься?
-
мне сегодня намекнули, что если я хочу серьезно идти по карьерной лестнице мне нужен Swift, C++ и Objective-С (?). С чего начать, за что хвататься?
а что такое ии?
-
Мучили меня на повышении квалификации с++ -ом еще в далеком 1994. Мнение : старьё и гамно
-
Мне по плюсам рекомендовали Professional C++, Marc Gregoire. Но я так ничего и не выучил.
-
мне сегодня намекнули, что если я хочу серьезно идти по карьерной лестнице мне нужен Swift, C++ и Objective-С (?). С чего начать, за что хвататься?
Странно, по нейронкам сейчас вроде Python лидирует.
Это что за направление в AI? На Swift же вроде в основном под iOS пишут?
-
Кстати, я некоторое время работал примерно в области ИИ. Ткну пальцем в небо и предположу, что программирование вам нужно довольно ограниченное и специфическое. Грубо говоря, запустить нейронку и написать какой-то базовый UI. Имеет смысл как можно быстрее перейти к ковырянию в проектах, не залезая в дебри тех же плюсов. Мне, наверно, было проще, потому что у нас писали на котлине (язык навроде жавы), там IDE всё подсказывает, ничего учить не надо.
Про iOS ничего не скажу, никогда с ним не работал, да и видел в основном на витринах.
-
Странно, по нейронкам сейчас вроде Python лидирует.
Да. Причём, опять же, программировать там особо не надо, на уровне скриптов: запустить обучение. Трудность в том, чтобы понять, что учить, как, на каких данных.
Но потом юзер эти нейронки захочет запустить в телефоне, там питона нету, нужно телефонное приложение писать.
-
да, верно, UI и квири какую-нибудь вытащить данные из БД. Прям уж так от А до Я мне программировать не надо, но если хочешь работать с биг-датой ты должен сам разные скрипты писать, никто за тобой бегать не будет
-
а что такое ии?
ааа понял , artificial intelligence. Спасибо 😉
-
Странно, по нейронкам сейчас вроде Python лидирует.
Это что за направление в AI? На Swift же вроде в основном под iOS пишут?
я же по лингвистической части, я не программист и никогда им не буду :)
-
Тем более, нафига лингвисту Swift знать⁈
Ладно плюсы, это как бы база.
-
Если кодите под Apple, то да, нужен либо Swift, либо Objective C. Недавно тоже столкнулся с тем, что для CoreML нет API для C/C++, пришлось использовать эти языки. Сначала сделал на Swift, но там была проблема с интеграцией с существующим C++ кодом, тогда переделал всё на Objective C, там интеграции практически никакой не надо -- просто extern "C" функции.
-
Мучили меня на повышении квалификации с++ -ом еще в далеком 1994. Мнение : старьё и гамно
Начиная с C++11 он начал выглядеть более-менее прилично. До этого и правда там была куча внутренних противоречий.
-
так какая рекомендация? начать с С++, а потом по ситуации?
-
Без знания специфики вряд ли что-то посоветовать сможем. Может оказаться, что ничего кроме Swift-а знать не потребуется. Единственное что C++ может понадобиться если будете также разрабатывать под не-Apple платформы (в моём случае так и есть)
-
Странно, по нейронкам сейчас вроде Python лидирует.
Мы обучаем модели на Python-е (Jupyter), потом конвертируем и используем в С++ приложении и небольшая часть для MacOS написана на Objective C. Но у топикстартера совсем другой стек технологий может быть.
Это что за направление в AI? На Swift же вроде в основном под iOS пишут?
И под iOS, и под MacOS. Вне Apple не слышал, чтобы где-то использовали.
-
Ситуация такая, что нужны 2 языка из списка что я дал выше, так что, наверное, одного Свифта не хватит. И наверняка слишком круто было бы за него сразу хвататься
-
В принципе из этих трёх Swift самый простой и у него самая хорошая поддержка на современных маках. Достаточно запустить XCode, создать приложение -- и там уже есть простенькая заготовка приложения. Дальше можно по каким-нибудь туториалам попробовать добавлять функционал.
-
Без знания специфики вряд ли что-то посоветовать сможем. Может оказаться, что ничего кроме Swift-а знать не потребуется. Единственное что C++ может понадобиться если будете также разрабатывать под не-Apple платформы (в моём случае так и есть)
Плюсую. Я бы попытался уточнить у начальства, как оно это видит, и в каких проектах предполагается работать. В идеальном случае даже скажут, что почитать. И плясать, на самом деле, от проектов. То есть, например, если плюсы - то прочитать несколько глав книги, чтобы знать, что такое смартпойнтер, и пытаться ковыряться.
А так, плюсы - такой язык, что его всю жизнь можно учить. Но вряд ли задача состоит в этом.
(http://mikelui.io/img/c++_init_forest.gif)
-
Офигеть, самая мажорная компания гнусовскими компилерами пользуется :o.
-
Квас, вы немного неправильно процесс представляете :) Сколько реально там программирования надо - вопрос второстепенный, есть требования к кандидатам, чтобы своё ЦВ пропихнуть. Немного в стиле анекдота: Рембрандта читала? :)
-
Я думал, это в рамках своей компании.
Тогда тяжко. При этом, мне кажется, без опыта разработки, относящейся к ИИ, это всё равно пустовато смотрится в резюме.
Если речь о нейронках - может быть, есть какие-то туториалы по запуску этих нейронок из C++ или на iOS. Попытаться разобраться в языке настолько, чтобы понимать эти туториалы. В моём представлении элементы программирования могут быть нужны инженеру ИИ, чтобы вставить кусок своей магии в приложение. Но приложение пишут разработчики, а не специалисты по ИИ. В идеале разработчики и магию туда вставляют, а инженер ИИ занимается обучением моделей.
А в другой раз вы писали про бигдату, базы данных и скрипты. По-моему, это не очень ИИ. По моему опыту, в ИИ базы данных вроде как не нужны. Для датасетов иногда нужны скрипты, но их удобнее писать на питоне.
-
Как это бигдата не нужна? А на чем вы хотите нейронку обучать? вы находите повторяющуюся ошибку и целенаправленно тренируете сеть субсетом данных с данным сценарием до достижения искомого результата, я как-то так это понимаю
-
Я вообще читал что для специалиста по бигдате надо всю математику уровня матмеха/мехмата выучить или вспомнить, без этого вообще не суваться.
-
Я вообще читал что для специалиста по бигдате надо всю математику уровня матмеха/мехмата выучить или вспомнить, без этого вообще не суваться.
бигдата - очень размытое понятие, под ней понимают разные вещи. В моей работе я не создаю бигдату, я ею только пользуюсь, поэтому мне совсем не нужна куча умений, которые считают необходимыми для этого
-
Офигеть, самая мажорная компания гнусовскими компилерами пользуется :o.
Так и не понял, к чему это было...
-
Так и не понял, к чему это было...
мне кажется, это - что-то очень личное :lol:
-
мне кажется, это - что-то очень личное :lol:
Если это камень в сторону gcc, то напрасно. Недавно наткнулся на такую фишку, что gcc нормально делает AVX-векторизацию математических функций типа log и pow, а clang и msvc никак не хотят, видимо просто не умеют.
-
Как это бигдата не нужна? А на чем вы хотите нейронку обучать? вы находите повторяющуюся ошибку и целенаправленно тренируете сеть субсетом данных с данным сценарием до достижения искомого результата, я как-то так это понимаю
Ну не на петабайтах же её тренируют. Обычно размер датасета - тысячи или десятки тысяч элементов. (Датасет ImageNet содержит много миллионов изображений. Это уже астрономический уровень. На практике его не используют, а берут предобученные сети, если надо.) Данные лежат в файлах, разметка - в текстовых файлах, базы данных не нужны.
А о каком уровне карьеры мы вообще говорим? О промышленном программировании имеет смысл говорить, если человек уже виртуозно обучает нейронки и в качестве вишенки на торте такой: "А я ещё немного фулстеком могу". Но если есть куда развиваться именно в машинном обучении, я бы дал противоположный совет: сосредоточиться на машинном обучении. Для него необходим и достаточен один язык: питон на базовом уровне.
-
Если это камень в сторону gcc, то напрасно.
С чего вдруг в сторону gcc⁈ Всем известно, что это лучшие в мире компиляторы.
Просто не ожидал, что Apple, зацикленная на проприеритарности и исключительности и с зашкаливающими ценниками на свой продукт, ими пользуется.
-
Квас, про фулстеков и нейронки не вижу связи, на мой взгляд это вообще параллельные вещи.
-
С чего вдруг в сторону gcc⁈ Всем известно, что это лучшие в мире компиляторы.
Просто не ожидал, что Apple, зацикленная на проприеритарности и исключительности и с зашкаливающими ценниками на свой продукт, ими пользуется.
вы наверное пропустили, что в 2014 году емнип Аппл перешел на открытый стандарт
-
Ну не на петабайтах же её тренируют. Обычно размер датасета - тысячи или десятки тысяч элементов. (Датасет ImageNet содержит много миллионов изображений. Это уже астрономический уровень. На практике его не используют, а берут предобученные сети, если надо.) Данные лежат в файлах, разметка - в текстовых файлах, базы данных не нужны.
А о каком уровне карьеры мы вообще говорим? О промышленном программировании имеет смысл говорить, если человек уже виртуозно обучает нейронки и в качестве вишенки на торте такой: "А я ещё немного фулстеком могу". Но если есть куда развиваться именно в машинном обучении, я бы дал противоположный совет: сосредоточиться на машинном обучении. Для него необходим и достаточен один язык: питон на базовом уровне.
я даже слабо понимаю о чем вы пишете, но точно знаю, что мимо :) Я повторяю: я лингвист, а не инженер. Программируют инженеры, моя работа - анализировать, грубо говоря фейлы и давать рекоммендации. А сеты из тысячи кейсов - это ни о чем. Такое число проходит через 1 (!) аналитика данных за пару дней, а аналитиков - сотни
-
Квас, про фулстеков и нейронки не вижу связи, на мой взгляд это вообще параллельные вещи.
Фулстек - понятие растяжимое.
Есть ИИ в виде нейронок. Есть приложения, которые юзают ИИ в виде нейронок. Нейронки обучает специалист по нейронкам. Приложения пишут разработчики. Разработчики должны организовать и запуск нейронки, и какой-то пользовательский интерфейс, и, может быть, интеграцию с какими-то системами, куда автоматические отчёты идут, и т. п. Если человек умеет и нейронку запустить, и гуи для неё написать (может, веб-интерфейс или на телефоне), это вполне можно назвать фулстеком.
Насколько я изначально понял, Euskaldun как раз в эту сторону копает, чтобы разрабатывать айфонные приложения или что-то вроде того. А я говорю: если у вас ещё есть куда развиваться в машинном обучении, лучше развиваться в машинном обучении. Ни плюсы, ни айфон для этого особо не нужны.
-
я даже слабо понимаю о чем вы пишете, но точно знаю, что мимо :) Я повторяю: я лингвист, а не инженер. Программируют инженеры, моя работа - анализировать, грубо говоря фейлы и давать рекоммендации. А сеты из тысячи кейсов - это ни о чем. Такое число проходит через 1 (!) аналитика данных за пару дней, а аналитиков - сотни
Тогда давайте больше контекста. :) Приходится же гадать, что у вас за ситуация. Зачем аналитики? Это же естественный интеллект, а не искусственный. Искусственный - это нейронки. Вы нейронками занимаетесь? Планируете заниматься?
-
больше контекста - затруднительно по юридическим причинам :)
-
насчет естественного интеллекта, тут, мне кажется, должно быть очевидно. Нейронки хороши только настолько, насколько хороши данные, которыми их кормят. Если цель не создавать чат для бредогенерации вроде ЧатГПТ. А кто вам сможет обработать данные так, чтобы от них был толк? кто подготовит тренировочный фураж, так сказать?
-
Нейронки обучает специалист по нейронкам.
вот это прокомментирую: это - немного наивная точка зрения. Всё это прекрасно, пока речь не идет о личных данных, GDPR, прайваси и т.д. И тогда надувная нейронка с полки уже не подходит, потому что кто ж вам даст нужные качественные данные, чтобы на что-то такое дрессировать нейросети? ;)
-
больше контекста - затруднительно по юридическим причинам :)
Даже нельзя сказать, обучаете ли вы нейронки или будете ли этим заниматься? Тогда на форуме эту тему трудно обсуждать. :) Условия задачи не ясны. Я наудачу пишу о том, с чем сталкивался. А вашу ситуацию - не понимаю. Вы говорите - плюсы. А я не знаю, зачем они вам нужны. Будь я плюсовиком, мог бы понасоветовать литературы на годы изучения. (Кстати, наверняка chatgpt даст хорошие рекомендации по литературе, зря вы его так.) Плюсы - это целая вселенная. Но разве она вам нужна?
насчет естественного интеллекта, тут, мне кажется, должно быть очевидно. Нейронки хороши только настолько, насколько хороши данные, которыми их кормят. Если цель не создавать чат для бредогенерации вроде вроде ЧатГПТ. А кто вам сможет обработать данные так, чтобы от них был толк? кто подготовит тренировочный фураж, так сказать?
Инженер по данным или по машинному обучению. То есть спец по машинному обучению, который обучает непосредственно нейронку, представляет, какие ему данные нужны, и сколько. А инженер по данным, если такой имеется в организации, может взять на себя работу по подготовке этих данных: найти, разметить. Разметка же основное время занимает. Не знаю как в нлп, но в компьютерном зрении разметка - не очень квалифицированный труд.
-
вот это прокомментирую: это - немного наивная точка зрения. Всё это прекрасно, пока речь не идет о личных данных, GDPR, прайваси и т.д. И тогда надувная нейронка с полки уже не подходит, потому что кто ж вам даст нужные качественные данные, чтобы на что-то такое дрессировать нейросети? ;)
Это очевидная точка зрения. Если у вас есть куча качественных данных, что вы с ними сделаете без специалиста по нейронкам, если не отличаете бинарную кроссэнтропию от среднеквадратичной ошибки?
-
Это очевидная точка зрения. Если у вас есть куча качественных данных, что вы с ними сделаете без специалиста по нейронкам, если не отличаете бинарную кроссэнтропию от среднеквадратичной ошибки?
а мне и не надо, есть специалисты по сбору данных (data curation) - вот они вылавливают весь мусор. это не моя работа, и даже не инженера по нейронке :)
-
Даже нельзя сказать, обучаете ли вы нейронки
нет, конечно. я же писал - я не инженер и такой цели нет у меня.
Разметка же основное время занимает. Не знаю как в нлп, но в компьютерном зрении разметка - не очень квалифицированный труд.
Смотря чего размечать. А если оценивать результаты нейронки с точки зрения кастомер-экспириенс - это тоже «не очень квалифицированный»? :)
-
если не отличаете бинарную кроссэнтропию от среднеквадратичной ошибки?
Я, кстати, не отличаю. То есть я могу посмотреть, что кроссэнтропия определяется такой формулой, а среднеквадратичная ошибка - сякой. Но формулы никак не подскажут, в каких задачах надо использовать какие лоссы. А нейронщики всё это знают. Им математика особо не нужна, в формулы можно не вникать, но надо знать, какие лоссы характерны для каких ситуаций, какие оптимизаторы. Какую архитектуру взять, как модифицировать, сколько слоёв обучать. Трюки: дропауты всякие, кросс-валидации... Нужно искусство.
-
нет, конечно. я же писал - я не инженер и такой цели нет у меня.
Вы писали - нет цели стать программистом. Специалист по машинному обучению и программист - совершенно разные профессии. Но хорошо, теперь я понимаю, что речь не идёт о том, чтобы становиться программистом или специалистом по машинному обучению. Я тем меньше понимаю, откуда возник C++. А почему интерес именно к C++? Вам нужно, чтобы что-то считало быстро-быстро? Почему этим заставляют заниматься вас, а не инженера?
А если оценивать результаты нейронки с точки зрения кастомер-экспириенс - это тоже «не очень квалифицированный»? :)
Вот этого не знаю, не сталкивался. В классическом машинном обучении для получения окончательной оценки качества используется тестовый датасет.
-
То, что вы написали - чистая правда, но это - типичная тз программистов: натаскали нейронку - и вот, кушайте не обляпайтесть :) Я вам приведу достаточно нашумевший пример, может слышали. Определенное время назад ТикТоки были завалены такими мемами: юзер просит Алису «Чип и Дейл спешат на помощь» (мультфильм из 90ых), а Алиса (ваша натасканная нейронка) звонит в службы спасения. Наверняка, реагирует на ключевые слова «спешат на вопрос». Вопрос: кто виноват? и второй вопрос: что делать? :) Так что, если серьезно заниматься ИИ, то это только кажется: натаскали нейронку на пентабайтах даты = профит, в реальной жизни всё не так. Какие бы нейронки ни были «умные», сначала, как оказалось, надо их научить определять домейн запроса, прежде чем позволять что-то «думать». И таких тонкостей миллионы, и именно тут нужны лингвисты, чтобы выхватить «суть» языкового запроса, никакие пентабайты не помогут с этим, брутал-форс фейлит с живыми языками, увы
-
Пета без н только
-
это ж метафора, хоть и гуглобайты - какая разница :)
-
То, что вы написали - чистая правда, но это - типичная тз программистов: натаскали нейронку - и вот, кушайте не обляпайтесть :)
Я только как человек, не чуждый программирования, хочу в этом месте откреститься от нейронок. У программиста нет точки зрения на нейронки, потому что нейронки - это не программирование и ни капли не похоже. Совершенно отдельная инженерная дисциплина, которая требует совершенно другого склада ума по сравнению с программированием (и математикой).
С формальной точки зрения обучения - наверно, да, кушайте - не обляпайтесь. Важна числовая эвалюация - как отработала на тестовом сете. Лучше всех - и ты победил в соревновании на kaggle. А кто составит тестовый сет? Вот это хороший вопрос. Тут как-то приходится взаимодействовать нейронщику со специалистом в предметной области. С вами. :)
Но зачем при этом лингвисту писать UI для айфона - убей не пойму. Если вы даже не занимаетесь нейронками, каким образом лингвистика пересекается с программированием?
-
С чего вдруг в сторону gcc⁈ Всем известно, что это лучшие в мире компиляторы.
Просто не ожидал, что Apple, зацикленная на проприеритарности и исключительности и с зашкаливающими ценниками на свой продукт, ими пользуется.
Ну, во-первых, зацикленность на проприетарщине несколько преувеличена, тот же WebKit до гугла аппловцы разрабатыали. Во-вторых, где они используют gcc? Clang вроде как основан на gcc, но уже довольно долго развивается независимо.
-
Но зачем при этом лингвисту писать UI для айфона - убей не пойму. Если вы даже не занимаетесь нейронками, каким образом лингвистика пересекается с программированием?
ну вот вы как инженер имеете какую-то идею, насчет того как улучшить ML (забудем пока про нейронки, какая-то нездоровая на них фиксация) - вы набросали быстренько алгоритм и что дальше? Вы взяли гоблинов-аннотаторов в качестве лабораторных мышей. Как вы будете эксперименты проводить? сажать людей, которые только умеют мышкой кликать за DOS-овский терминал? Или предложите им самим писать эскьюэльки, чтобы вытаскивать кейсы из БД? Ну вот реально, какие вы видите сценарии?
-
ML (забудем пока про нейронки, какая-то нездоровая на них фиксация)
Почему нездоровая? Нейронки - самая эффективная и самая перспективная часть ML. Это прорыв в ML. Я не великий специалист, но, по-моему, всякие SVM с ними рядом не стояли.
Как вы будете эксперименты проводить? сажать людей, которые только умеют мышкой кликать за DOS-овский терминал? Или предложите им самим писать эскьюэльки, чтобы вытаскивать кейсы из БД? Ну вот реально, какие вы видите сценарии?
К счастью, я никаких не вижу, я не инженер машинного обучения. Говорю же - для этого нужен особый склад ума, отличный от моего. Не люблю ML.
Я знаю, как обычно поступают знакомые мне инженеры. Для них эксперимент - это запускать обучение в разных конфигурациях и смотреть на получающиеся метрики. Мышкой по терминалу никому не приходится кликать. И БД не используют.
-
Во-вторых, где они используют gcc?
Достаточно запустить XCode
-
А какое отношение Xcode имеет к gcc? По умолчанию там clang стоит. А gcc там стоял в глубокой древности, пока ещё clang-а не было.
-
Я знаю, как обычно поступают знакомые мне инженеры. Для них эксперимент - это запускать обучение в разных конфигурациях и смотреть на получающиеся метрики. Мышкой по терминалу никому не приходится кликать. И БД не используют.
А вы не догадываетесь, что потом в выхлопе и получаются «Чип и Дейл спешат на помощь»? Когда всё отдают на откуп инженерам, без контрольной группы нормальных людей, которым неинтересны дисперсии данных и их энтропия, получается унылое говно, которое радует инженеров, но бесполезно для реальных пользователей.
-
А вы не догадываетесь, что потом в выхлопе и получаются «Чип и Дейл спешат на помощь»? Когда всё отдают на откуп инженерам, без контрольной группы нормальных людей, которым неинтересны дисперсии данных и их энтропия, получается унылое говно, которое радует инженеров, но бесполезно для реальных пользователей.
Повторю: мне всё равно. Я не занимаюсь ML, и эта область мне неинтересна. Вы задали вопрос про программирование, конкретно про сложнейший низкоуровневый язык и языки для iOS, и я пытался понять, зачем они могут вам пригодиться, какую роль в карьере сыграть. Как бы то ни было, надеюсь, что получите удовольствие. :up: C++ не знаю, а на питоне немного писал.
-
Тогда отвечаю, так как вы читали меня невнимательно :) Мне «лично» этого ничего не надо, и даже нет уверенности, что всё перечисленное нужно в той работе. Но есть требования к соискателям, без удовлетворения которых тебя элементарно не допустят к интервью. Так как фирма солидная, а з/п внушительная - я буду под них подстраиваться, а не топать ножкой, что «вы все лохи, вы всё врёте, мне С++ в гробу не нужен». Теперь яснее суть явления? ;D
-
В любом случае начну с Питона, потому что по информации прикоснувшихся к процессу без питона там делать нечего
-
Короче, пожелаем успехов в трудоустройстве но уже сразу видно что в фирме не всё в шоколаде и как минимум наём людей дебильный и ничуть не лучше чем в постсовке где например требуют высшее образование и знания английского а на практике это нахрен не нужно и никто этого английского и не знает.
-
Повторю: мне всё равно. Я не занимаюсь ML, и эта область мне неинтересна. Вы задали вопрос про программирование, конкретно про сложнейший низкоуровневый язык и языки для iOS, и я пытался понять, зачем они могут вам пригодиться, какую роль в карьере сыграть. Как бы то ни было, надеюсь, что получите удовольствие. :up: C++ не знаю, а на питоне немного писал.
Я очень рад что у нас похожие ассоциации с плюсами :lol:
Хотя я начинал именно с плюсов и писал 2D игры для себя и слышал что с тех пор всё очень сильно улучшилось но желания продолжить знакомство не возникло.
-
Короче, пожелаем успехов в трудоустройстве но уже сразу видно что в фирме не всё в шоколаде и как минимум наём людей дебильный и ничуть не лучше чем в постсовке где например требуют высшее образование и знания английского а на практике это нахрен не нужно и никто этого английского и не знает.
это проблема не конкретной фирмы, а бич все крупных корпораций, где рекрутинг отдан товарищам от персонала. Они сами ничего не понимают в программировании, но зато успешно отправляют резюме в мусорку, если не соответствует предъявленному им списку. Поговорить с людьми, которые реально в этой области работают, даже не получится, потому что ты не пройдешь преселекцию
-
это проблема не конкретной фирмы, а бич все крупных корпораций, где рекрутинг отдан товарищам от персонала. Они сами ничего не понимают в программировании, но зато успешно отправляют резюме в мусорку, если не соответствует предъявленному им списку. Поговорить с людьми, которые реально в этой области работают, даже не получится, потому что ты не пройдешь преселекцию
эйчаровцы это жуть. обычно из набирают из весьма странных девиц с образованием психологического уклона
-
Я кстати слышал что многие айтишники из постсовка срезались на мотивационной части собеседования. То есть полной ереси современных штатов или вообще западного подхода когда ты должен мамой поклясться что обожаешь указанную мегакорпорацию, всю жизнь мечтал в ней работать даже за еду и никогда не уволишься сам даже если будут пытать паяльником. К чему это, я так и не смог понять, видимо, совковый менталитет.
-
мотивация уже не модна, теперь хотят ответы по методике STAR :negozhe:
-
The STAR method is an interview technique that gives you a straightforward format you can use to tell a story by laying out the Situation, Task, Action, and Result.
Situation: Set the scene and give the necessary details of your example.
Task: Describe what your responsibility was in that situation.
Action: Explain exactly what steps you took to address it.
Result: Share what outcomes your actions achieved.
-
Я кстати слышал что многие айтишники из постсовка срезались на мотивационной части собеседования. То есть полной ереси современных штатов или вообще западного подхода когда ты должен мамой поклясться что обожаешь указанную мегакорпорацию, всю жизнь мечтал в ней работать даже за еду и никогда не уволишься сам даже если будут пытать паяльником. К чему это, я так и не смог понять, видимо, совковый менталитет.
вот лет 20 назад у меня было. позвали в одну известную корпорацию. я был не очень уверен, что мне это надо, но попросили заполнить анкету листо на 60. заполнил её минут за 40. послал. минут через 5 отказ. не поленился. позвонил. говорю: я эту вашу писанину писал 40 минут, значит как минимум 20 вы должны были читать. вы мне отказали не читая? отвечает: мне нужна была только одна графа: - пользуетесь ли вы в быту и на работе только изделиями нашей корпорации? вы вместо "да" написали "по возможности" , а это отказ автоматов. я ответил: "я думал что имею дело с серьёзными людьми"
-
И эти люди нам что-то говорят о цивилизации!
-
И эти люди нам что-то говорят о цивилизации!
навязывают игру по правилам, которые никто не знает
-
По-русски это получается "метод СССР": "Ситуация, Способности, Следствие, Результат".
-
По-русски это получается "метод СССР": "Ситуация, Способности, Следствие, Результат".
следствие ведут колобки? ;) как-то нескладный акроним, ваши способности никому неинтересны
-
А с ответственностью СССР не получается 8-).
-
А там нет ответственности: ситуация, задача/ задание, действия, результат
-
А там нет ответственности
responsibility
-
следствие ведут колобки? ;) как-то нескладный акроним, ваши способности никому неинтересны
способности не положишь на банковский счет
-
слово «task» вы намерянно проигнорировали? В английском responsibility может (необязано, но может) быть синонимом job, work at hand, task, а русское «ответственность» ничего такого не значит
-
слово «task» вы намерянно проигнорировали? В английском responsibility может (необязано, но может) быть синонимом job, work at hand, task, а русское «ответственность» ничего такого не значит
А как вы предлагаете перевести "Task: Describe what your responsibility was in that situation"?
-
А как вы предлагаете перевести "Task: Describe what your responsibility was in that situation"?
Задача: Опишите вашу роль в этой ситуации
-
Театр какой-то получается. Роль, действие…
-
Театр какой-то получается. Роль, действие…
театр или нет, но так сейчас модно представлять жизненный опыт. Типичный вопрос на собеседовании: опишите ситуацию, в которой успех операции зависел от ваших действий. Вот и идем: ситуация, задача/моя роль в этом, мои действия и результат
-
Театр какой-то получается. Роль, действие…
All the world's a stage, and all the men and women merely players.